1. 添加依赖

在项目的 `pom.xml`（Maven）中添加以下依赖：

```xml

<!-- Spark SQL -->

<dependency>

    <groupId>org.apache.spark</groupId>

    <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>

    <version>3.3.0</version>

</dependency>

 

<!-- MySQL Connector -->

<dependency>

    <groupId>mysql</groupId>

    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>

    <version>8.0.33</version>

</dependency>

代码

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, SaveMode}

object SparkMySQLDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建 SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SparkMySQLDemo")
      .master("local[*]") // 生产环境需改为集群模式，如 yarn
      .config("spark.sql.shuffle.partitions", "5") // 优化分区数
      .getOrCreate()

    // 设置 MySQL 连接参数
    val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database"
    val jdbcUsername = "your_username"
    val jdbcPassword = "your_password"

    try {
      // 从 MySQL 读取数据
      val df = spark.read
        .format("jdbc")
        .option("url", jdbcUrl)
        .option("dbtable", "source_table") // 要读取的表名
        .option("user", jdbcUsername)
        .option("password", jdbcPassword)
        .load()

      // 执行计算（示例：按 category 分组求和）
      val resultDF = df.groupBy("category")
        .agg(
          sum("amount").alias("total_amount"),
          count("*").alias("record_count")
        )

      // 打印计算结果（调试用）
      resultDF.show()

      // 将结果写入 MySQL
      resultDF.write
        .format("jdbc")
        .option("url", jdbcUrl)
        .option("dbtable", "result_table") // 目标表名
        .option("user", jdbcUsername)
        .option("password", jdbcPassword)
        .mode(SaveMode.Append) // 写入模式：覆盖/追加
        .save()

      println("数据写入 MySQL 成功！")
    } catch {
      case e: Exception => e.printStackTrace()
    } finally {
      spark.stop()
    }
  }
}